Обработка данных на языке Python. Часть 1

В курсе изучаются основные подходы и библиотеки обработки и визуализации данных в языке Python. Слушатели учатся методам работы с разными типами данных – от слабоструктурированных, до табличных, а также учатся решать практические задания по подготовке данных, с использованием открытых наборов данных и API. В курсе слушатели знакомятся с библиотеками, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач, такими как Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib и Scikit-learn, и др.

Стоимость доступа к материалам курса за исключением ознакомительной части (включая тестовые материалы и возможность пройти экзамен с прокторингом и получить сертификат) составляет 3600 рублей. Для этого нужно пройти текущее тестирование не меньше чем на 60% и итоговый тест не меньше чем на 60%.

1. Python for Data Analysis by Wes McKinney (O’Reilly). Copyright 2017 Wes McKinney, 978-1-491-95766-0
2. Волкова В.М., Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python [Электронный ресурс]: учебное пособие / Волкова В.М. - Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2017. - 74 с. - ISBN
3. 978-5-7782-3183-2 - Режим доступа: http://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785778231832.html
4. www.python.org

Модуль 1. IPython: интерактивные вычисления и среда разработки. Облачная среда вычислений Google Colab.

Модуль 2. Основы работы с модулем Pandas. Датафреймы и базовые операции над ними.

Модуль 3. Чтение и запись данных, форматы файлов. Библиотека Os.

Модуль 4. Переформатирование данных: очистка, преобразование, слияние, изменение формы .

Модуль 5. Агрегирование данных и групповые операции.

Модуль 6. Основы работы с модулем NumPy: массивы и векторные вычисления.

Модуль 7. Построение графиков и визуализация. Библиотека Matplotlib.

Модуль 8. Временные ряды. Передискретизация периодов. Скользящее среднее.

В результате обучения по курсу слушатель будет:

Знать:

• специализированные библиотеки Python для анализа данных

Уметь:

• разрабатывать прикладные программы на языке программирования Python

Владеть:

• Практическими навыками использования набора библиотек языка Python для прикладных задач в области анализа данных

Знание специализированных библиотек Python для анализа данных.

Умение разрабатывать прикладные программы на языке программирования Python.

Практический навык использования набора библиотек языка Python для прикладных задач в области анализа данных.